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基于CNN电动城市客车进站驾驶风格识别研究
1
作者
赵登峰
钟玉东
+2 位作者
刘朝辉
李振营
侯俊剑
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期121-128,136,共9页
电动城市客车驾驶员的驾驶风格对城市公共交通安全有重要影响。为识别驾驶员的驾驶风格,利用驾驶员自然驾驶电动城市客车进站过程的车载CAN数据,采用由卷积层和池化层组成的特征提取网络对多通道特征数据进行信息深度融合和特征自动提取...
电动城市客车驾驶员的驾驶风格对城市公共交通安全有重要影响。为识别驾驶员的驾驶风格,利用驾驶员自然驾驶电动城市客车进站过程的车载CAN数据,采用由卷积层和池化层组成的特征提取网络对多通道特征数据进行信息深度融合和特征自动提取,无缝输出给全连接神经网络进行进站驾驶风格识别,构建出电动城市客车驾驶员进站驾驶风格识别模型。研究表明,采用建立的模型可以有效融合进站过程中驾驶行为和车辆运行状态对应时序数据并自动提取驾驶行为高阶特征,实现电动城市客车驾驶员进站驾驶风格的有效识别,准确率达到98.2%。研究成果有助于识别出激进型驾驶风格的驾驶员,以便针对性开展驾驶安全教育,进而降低驾驶员致因的电动城市客车交通事故。
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关键词
交通运输工程
驾驶风格
卷积神经网络(CNN)
CAN数据
电动城市客车
驾驶安全
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职称材料
题名
基于CNN电动城市客车进站驾驶风格识别研究
1
作者
赵登峰
钟玉东
刘朝辉
李振营
侯俊剑
机构
郑州轻工业大学机电工程学院
宇通客车股份有限公司技术研究中心
出处
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期121-128,136,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62073298)。
文摘
电动城市客车驾驶员的驾驶风格对城市公共交通安全有重要影响。为识别驾驶员的驾驶风格,利用驾驶员自然驾驶电动城市客车进站过程的车载CAN数据,采用由卷积层和池化层组成的特征提取网络对多通道特征数据进行信息深度融合和特征自动提取,无缝输出给全连接神经网络进行进站驾驶风格识别,构建出电动城市客车驾驶员进站驾驶风格识别模型。研究表明,采用建立的模型可以有效融合进站过程中驾驶行为和车辆运行状态对应时序数据并自动提取驾驶行为高阶特征,实现电动城市客车驾驶员进站驾驶风格的有效识别,准确率达到98.2%。研究成果有助于识别出激进型驾驶风格的驾驶员,以便针对性开展驾驶安全教育,进而降低驾驶员致因的电动城市客车交通事故。
关键词
交通运输工程
驾驶风格
卷积神经网络(CNN)
CAN数据
电动城市客车
驾驶安全
Keywords
traffic and transportation engineering
driving style
convolution neural network(CNN)
CAN data
electric city bus
driving safety
分类号
U471.3 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN电动城市客车进站驾驶风格识别研究
赵登峰
钟玉东
刘朝辉
李振营
侯俊剑
《重庆交通大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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